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データサイエンス学習者とコンテンツのマッチングサイト Data Learning Bibliographyのシステム構築の裏側を公開!

         

Data Learning BibliographyプロジェクトメンバーのTakuma Yoshiokaです。インタビューの中でも取り上げて頂きましたが、今回も日本とカタールのだいたい真ん中くらいに位置するタイ王国からお届けします。

Data Learning Bibliographyプロジェクトに関わろうと思った理由/想い

本編に入る前に、少しプロジェクトに参加した背景や役割について書かせてください。

一言でいうと「自分がほしかったサービスだから」です。私自身はもともと数理最適化エンジニアとして、データサイエンスを現場で活用していました。その後、環境や考えの変化があり新規事業企画というビジネス系の職種へキャリアチェンジしました。これはデータラーニングギルドの多くのメンバーとは逆向きのキャリアチェンジでした。

新規事業企画では、自分がソースコードを書くことやデータ分析だけに集中することは難しく、事業立ち上げに伴う膨大かつ幅広い業務を担当し、そこに時間を注いでいく必要がありました。

しかし、誰もが痛感する通り、ITやデータサイエンス領域においては、常に自らの技術・知識をアップデートしていくことが求められます。本業で学習時間を多くかけられない中、どうやって効率的に学習していくかが、キャリアチェンジ後の課題でした。

そうした事態に直面していた最中、データサイエンス領域では昨今のブームに後押しされ、日々膨大な数の新たな書籍が発刊され、良質な無料学習コンテンツが発表されています。明らかに、人間一人が学習できるボリューム以上のコンテンツが生み出されていると思います。

毎日新たなコンテンツが発表されていくことに反して、自分の知識・実力がまだまだ足りないこと、それでも学習時間が十分に取れないこと。これらの要因が絡み合って、常に漠然とした不安を感じていることに気が付きました。

Data Learning Bibliographyのコンセプトが実現されれば、各学習者のステージ・目的に応じて効果的に取捨選択が可能となり、このような不安が払拭されるのではないかと期待しています。また、同様の不安を持つ多くのデータサイエンス学習者にこのサービスを届けたいです。

Data Learning Bibliographyプロジェクトでの役割

本プロジェクトはシステム開発チーム・レビューコンテンツ作成チーム・マーケティングチームの3チームに別れてリリース準備を進めています。

私は、特定のチームに属さず、全体を見渡しながら空いた穴を埋めるような動き方をしています。先程、データサイエンスの実務だけでは無くなったと述べましたが、奇しくも代わりに獲得することができた新規システム開発における業務経験が活かされる事となりました。

今回は、システム開発チームをメインに引っ張っている市橋さん・遠藤さんに代わって本記事をまとめています。

Data Learning Bibliographyにおけるシステム要件と選定の流れ

現在、システム開発チームではWordpressとそのテーマカスタマイズにて、各書籍のレビューを閲覧し、カテゴリごとに検索ができるWebサイトの開発を進めています。

本記事では、Wordpressの選定理由や構築にあたって検討したことをシェアしていこうと思います。

新規ITサービス構築を検討する際に参考になるようなまとめになりそうです。

基礎要件

Data Learning Bibliographyにおけるシステム要件は下記のように洗い出しました。要件としては非常にシンプルです。

  • 学習コンテンツのレビュー記事をWebサイトとして公開できること
  • 複数のカテゴリタイプを記事ごとに設定でき、検索できること
  • 記事のフリーワード検索ができること

WordPressの選定理由

コンテンツマネジメント機能をもつWebサイトを構築する場合には、大きく3種類の方法が検討できました。

1. JavascriptやRuby等のWebフレームワークを用いて開発

2. bubble.io等のNoCodeツールを用いて開発

3. WordPressをカスタマイズして開発

選択肢 長所 短所
Webフレームワーク 自由度が高い。習熟したエンジニアがチームにいれば、開発も速く低コスト。 デザインを描く必要がある。
NoCode Webフレームワークよりも習熟コストが低く、Wordpressよりも自由度が高い 各ツール独特の制約を把握する必要がある。ツールによってはデザインも別途必要
WordPress 習熟コストは低く、開発も速く低コスト テンプレート外の

上記のまとめを踏まえて、本プロジェクトメンバーの中に潤沢にWebエンジニアが参加していなかったため、Webフレームワークにて開発する選択肢はありませんでした。

次に、NoCodeとWordpressを比較した場合に、同様にデザイナーもチームにはいなかったため、NoCodeであってもコスト・時間がかかることが懸念でした。考えてみればデータサイエンティストが多いチームで多様性が足りなかったですねw

最後に、Wordpressにて十分な機能を実装できるかどうかが懸念でした。詳細は以降の節に託しますが、必要な機能を満たすことができると判断できたため、Data Learning BibliographyはWordpressにて構築することが決まりました。

ユースケースの検討

基礎要件では大まかな機能の列挙を行いましたが、技術要件の整理と概要設計のためにユースケースの検討を行いました。具体的には、Data Learning Bibliographyのユーザが当Webサイトを活用するシーンを想像しながら必要な機能を洗い出します。

その上で、カテゴリの数は十分満たされるのか?各種テーブルやマスタはどのようなものが必要なのか?を検討していきます。Data Learning BibliographyのようなシンプルなWebサイトにおいても、多くの機能が洗い出されます。

Data Learning Bibliographyのユースケース一覧

WordPressテーマ選定

ユースケースを洗い出した上で、上記の機能を満たすようなWordpressテーマがあるのかどうかを探しました。ここでは、どのようなテーマを比較したのかすべては紹介できませんが、7つのテーマを比較し、特に検索機能に重点をおいて選定をしました。

その結果、GENSEN というテーマを選定しました。その名称の通り、旅館予約サイトの構築を念頭においたテーマなのですが、今回の要件にマッチしました。このような応用ができると面白いですね。

GENSENのイメージ画像を用いたラフデザイン

データ項目と検索機能の検討

最後に、各レビュー記事において、どのようなデータ項目が必要で、どの項目はカテゴリとして検索可能にするべきか、という検討を行いました。

データサイエンティストが多く集まった組織だったので、逆にここフェーズでは慣れているメンバーが多く、スムーズにチーム内で合意することができました。

データ項目の検討

最後に

現在、Data Learning Bibliographyのリリースを目指して、Wordpressテーマのカスタマイズやサーバーの立ち上げ、作成したレビューコンテンツの登録を行っています!

作業は順調に進んでおり、リリースまであと僅かです!皆様の学習に役立つようなサービスになるようチーム一同努めて参ります。

書き手:吉岡 拓真(よしおか・たくま)氏

2016年株式会社構造計画研究所に新卒入社。数理最適化エンジニアとして従事。2019年妻ともにタイ王国へ移住、現地採用キャリアを歩み始める。現在は豊田通商システムズ(タイ)にてNoCode開発組織及びデジタライゼーション支援事業の立ち上げを主導。

 

 

Data Learning Bibliographyでは執筆者を募集しています!

Data Learning Bibliographyにコンテンツを充実させていくため、記事の執筆者を募集しています。執筆にささやかではありますが、謝礼として書籍の金額分のAmazonギフトカードを提供させて頂きます。データ関連の書籍であれば、どのような書籍でも大丈夫ですので、執筆にご興味がある方は代表の村上までご連絡ください。

 

 

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